预失真呢??????????
时间: 2024-03-02 16:48:13 浏览: 10
非常抱歉,我理解错了你的问题。以下是一个基于神经网络进行数字预失真的MATLAB代码示例:
```matlab
% 数据准备
load('data.mat'); % 加载训练数据
x = input'; % 输入数据
d = output'; % 输出数据
% 预处理数据
mu = mean(x); % 平均值
sig = std(x); % 标准差
x = (x - mu) / sig; % 标准化
% 网络设置
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层节点数
net = feedforwardnet(hiddenLayerSize); % 创建网络
net.divideParam.trainRatio = 70/100; % 训练集比例
net.divideParam.valRatio = 15/100; % 验证集比例
net.divideParam.testRatio = 15/100; % 测试集比例
% 训练网络
[net,tr] = train(net,x,d);
% 测试网络
y = net(x);
e = gsubtract(d,y);
% 反向预处理数据
y = (y * sig) + mu;
e = (e * sig) + mu;
% 绘制结果
figure, plotperform(tr)
figure, plottrainstate(tr)
figure, ploterrhist(e)
figure, plotregression(d,y)
```
在该代码中,我们首先加载了训练数据,然后进行了数据的预处理,包括计算输入数据的平均值和标准差,然后对输入数据进行标准化处理。接着,我们设置了网络的隐藏层节点数、训练集比例、验证集比例和测试集比例。使用`train`函数训练了网络,并在测试时对网络的输出结果进行了反向预处理,得到了最终的预测结果。最后,我们使用`plot`函数绘制了训练过程和网络的输出结果。
需要注意的是,该代码仅仅是一个示例,实际应用中需要根据具体情况进行修改和调整。